人工智能在农业发展中的应用与展望
人工智能在农业生产中的应用
人工智能在农业生产中的应用随着科技的发展和生产力的不断提高，人工智能在农业生产中的应用正在逐渐增多。
利用人工智能技术，农业生产可以更加科学化、智能化和高效化，为农民带来更大的收益。
一、农业生产环节中的人工智能应用1、农业机器人农业机器人是一种基于人工智能的机器人，可以完成种植、监测、除草、浇灌、收割等一系列农业工作。
农民可以通过智能手机等设备对农业机器人进行控制，实现自动化、智能化的农业生产。
2、农业无人机农业无人机可以高空拍摄农田，实现精准农业施肥、浇水、除虫等工作，提高农业生产效率。
农民可以通过无人机采集的数据分析农田蒸发量、土地养分等信息，实现更加科学的种植方式。
3、农业大数据人工智能技术可以通过对农业数据的分析，提高农业生产效率，优化种植计划，提高作物品质和产量。
农业大数据可以通过农业物联网等方式进行采集，实现大规模数据智能分析，为农业生产提供科学化的支持。
二、人工智能在农业生产中的优点1、提高生产效率人工智能技术可以实现自动化和智能化的农业生产，提高生产效率，减少人工成本，降低农业生产成本。
2、精准农业利用人工智能技术，可以实现精准施肥、浇水、除虫等农业生产环节，提高作物品质和产量。
农民可以通过农业大数据分析农田状况，实现精准农业。
3、优化农业生态环境利用人工智能技术，可以实现精细化管理和精细化施肥，降低化肥和农药的使用量，减轻对农业生态环境的污染。
三、前景和展望人工智能技术在农业生产中的应用，将逐渐深入和扩展。
未来，农业生产将更加自动化、智能化、信息化，提高生产效率、优化作物品质和增加农民收益。
人工智能技术还有很大的发展空间。
目前仍有很多问题需要解决，例如农业数据采集和处理、监测设备的普及、管理系统的完善等。
只有克服这些困难，才能让人工智能技术在农业生产中发挥更大的作用。
总而言之，人工智能技术在农业生产中的应用，已成为未来农业发展的重要方向。
通过科学的应用，可以实现更加高效、精细、可持续的农业生产。
智慧农业的发展现状与未来展望
智慧农业的发展现状与未来展望一、本文概述智慧农业，作为现代农业科技的重要组成部分，正日益受到全球范围内的广泛关注。
它运用信息技术、物联网、大数据等高新技术手段，实现对农业生产环境的智能感知、智能决策、智能管理和智能服务，从而提高农业生产的效率和质量，推动农业可持续发展。
本文将对智慧农业的发展现状与未来展望进行深入探讨，分析智慧农业在当前全球农业领域的发展情况，以及面临的挑战和机遇，展望其未来的发展趋势和前景。
通过本文的研究，我们期望能够为智慧农业的发展提供理论支持和实践指导，推动农业现代化进程，实现农业的绿色、智能和可持续发展。
二、智慧农业的发展现状智慧农业，作为现代信息技术与农业生产的深度融合，近年来在全球范围内取得了显著的发展。
在这一部分，我们将探讨智慧农业的发展现状，并揭示其在提升农业生产效率、优化资源配置以及促进可持续发展方面的积极影响。
在技术层面，智慧农业已经广泛运用了物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术。
通过安装传感器和智能设备，农田环境信息可以实时监测，实现精准施肥、灌溉和病虫害防控。
利用无人机进行空中巡查和遥感监测，不仅提高了作业效率，还能够在很大程度上减少人为误差。
在生产模式上，智慧农业推动了传统农业向精细化、高效化和可持续化转变。
例如，通过大数据分析，农民可以更加准确地预测市场需求，从而调整种植结构，减少农产品过剩或短缺的风险。
同时，精准农业技术的应用，使得肥料和农药的使用量大幅减少，降低了对环境的污染。
在政策支持方面，各国政府纷纷出台措施，推动智慧农业的发展。
例如，提供资金支持、技术培训和税收优惠等，鼓励农民和企业采用智慧农业技术。
这些措施不仅促进了智慧农业的普及，还为其长远发展提供了坚实的保障。
然而，智慧农业的发展也面临一些挑战。
例如，技术普及和应用成本高，农民对新技术的接受程度不一，以及数据安全与隐私保护等问题。
因此，未来智慧农业的发展需要在技术创新、政策引导和社会参与等多个方面共同努力，以实现更加广泛和深入的应用。
人工智能技术在智慧农业中的应用和未来发展
人工智能技术在智慧农业中的应用和未来发展“智慧农业”是近年来农业领域中一个很热门的概念，指的是通过一系列先进科技手段在农业生产过程中实现精准化、智能化的管理与控制。
其中，人工智能技术是智慧农业实现的核心。
一、人工智能技术在智慧农业中的应用1、农作物检测农业收成的预测和调整需要花费巨大的精力来准确分析农作物的生长速度，健康水平以及土壤、水源和气象条件等许多因素，人工智能可以通过衣着机器学习算法来消除这些方面分析过程。
2、自动化灌溉管理人工智能技术可以帮助农民判断何时是最好的浇灌时间和最好的浇灌量。
动态调整灌溉时间，水利用效率更高，从而使其在植物茁壮成长的同时节省了水资源。
3、无人机农业使用可编程的无人机，人工智能可以提高农业收成的成功率。
在无人机监控下，可以记录农作物生长路径，检测病害，防治害虫，预判天气，并及时采取相应措施，提高农业生产效益。
4、智能化农机使用人工智能技术可以智能化农机，打造具备视觉及感知能力的机械手。
提高农民的劳动效率，减轻农民劳动强度。
二、人工智能技术在智慧农业中的未来发展未来，人工智能技术将会在智慧农业中更广泛的应用。
具体表现如下：1、快速剖析并应对各类病虫害问题随着AI技术的不断发展，昆虫及其他生物的特征将会在未来被完全预测并熟知，从而使现有的农业分类系统得到更深入的了解。
2、为农民提供更准确的决策支持通过引入更多的数据输入和智能决策模型，未来的AI系统将能够在人类认知能力不足的领域下取得令人惊叹的成效。
比如，基于前沿的机器学习模型的结果，未来的决策支持系统将不断学习、自我完善，并不断手动根据农业生产实际需求来生成实时的、个性化的推荐。
3、开启智慧农业的大数据时代随着可感知农业领域的网络设备不断增多，农业区域等的数据获取能力将不断增长，这些高质量的农业数据将是未来农业智能化发展的重要后盾。
总之，随着人工智能技术的不断发展，必将在智慧农业中发挥出无限的潜力，从而提高农业生产效益，促进农业产业的发展壮大。
我国人工智能农业行业发展现状及未来趋势展望
我国人工智能农业行业发展现状及未来趋势展望引言：伴随着科技的飞速发展，我国农业行业也积极探索人工智能技术的应用。
人工智能农业带来了诸多机遇和挑战，对农业生产方式和农业价值链进行了深刻的改变。
本文将探讨我国人工智能农业的发展现状，分析现阶段的问题，同时展望未来的发展趋势。
一、发展现状：1. 人工智能在农业领域的应用已经开启了物联网时代。
农业物联网技术的广泛应用，使得农业物联网网络的覆盖区域显著增加，为实时监测和管理提供了强大的支撑。
2. 农业机器人的出现和应用使得农业生产过程更加智能化。
机器人能够完成传统农业工作的自动化操作，如灌溉、除草、收割等，极大提高了农业生产效率，减少了人力投入。
3. 大数据分析技术的运用使得农业管理更加科学化。
通过对气象、土壤、作物生长等数据进行分析，农业专家能够更准确地判断农作物的生长情况，并制定相应的管理策略。
4. 智能化农业设备的普及和推广成为农村现代化建设的重要一环。
自动化农业设备的广泛使用，实现了农村劳动力的节约和生产效率的提高。
二、现阶段问题：1. 技术研发不均衡。
虽然我国人工智能农业取得了一定的进展，但仍然存在技术应用不平衡的问题。
一些地区由于基础设施和资金缺乏，无法积极参与到人工智能农业的发展中。
2. 数据安全和隐私问题。
随着农业物联网和大数据技术的普及，涉及到的数据量和敏感信息也在不断增加。
数据安全和隐私问题需要得到重视和保护，防止信息泄露和不当使用。
3. 农民接受程度不高。
尽管人工智能农业提高了农业生产效率和经济效益，但在推广过程中，突出的问题是农民对新技术和设备的接受程度并不高。
技术普及和培训成为了一个亟待解决的问题。
三、未来趋势展望：1. 加强技术创新和应用研发。
鼓励技术企业增加研发投入，加强人工智能农业技术的创新和应用，提高技术的成熟度和可靠性。
2. 建立完善的农业数据标准和管理机制。
加强农业数据管理和共享，建立统一的标准和规范，提高数据的安全性和可用性。
人工智能在农业领域的应用和前景
人工智能在农业领域的应用和前景随着社会科技的不断发展，人工智能已经成为了各行各业的热门话题。
无论是医疗、金融、教育等领域都已经开始大规模地应用人工智能。
而在农业领域中，人工智能也开始展现出了其巨大的潜力。
本文将介绍人工智能在农业领域的应用和前景，并展望未来农业中人工智能的发展方向。
一、人工智能在农业领域的应用1. 智能化种植管理人工智能可以通过计算机视觉、机器学习以及传感技术等技术手段，对农作物的生长状态进行实时监测和分析，比如识别病虫害、测算温湿度、土壤肥力等信息。
通过智能监测和数据分析，农民可以在第一时间发现并处理问题，提高农作物的生长效率和质量。
此外，人工智能还可以通过自动化技术实现大规模、精准的机械作业。
例如，自动驾驶技术可以实现无人驾驶的农用车辆和农用机械，减少农民的体力劳动，提高作业效率。
2. 智能化销售与物流在人工智能技术的支持下，农产品的销售和物流也可以实现智能化。
比如，人工智能可以通过海量数据分析，预测农产品市场需求和价格波动情况，帮助农民优化销售方案。
另外，人工智能还可以通过物联网技术提高物流的效率，比如优化货物配送路线、智能监测货物运输状态等。
3. 智能化决策支持人工智能可以通过分析农业生产中所涉及的种种数据，辅助农民进行决策。
在人工智能的支持下，农民可以更加科学、高效地制定耕作方案、做好采购计划、进行资产管理等。
二、人工智能在农业领域的前景随着技术的不断发展，人工智能技术在农业领域的应用将会越来越广泛。
首先，人工智能可以帮助提高农业生产的智能化和自动化程度。
未来，更多的自动化机器人和智能设备将会被应用到农业生产中，进一步减少人工劳动，实现智能化农业生产。
其次，人工智能还可以帮助提高耕地利用率和农产品质量。
通过人工智能技术，农民可以对耕地进行精准化的管理，提高农产品的产量和质量。
最后，人工智能还可以帮助农业的可持续发展。
比如，通过智能监测技术和数据分析，农民可以更加科学、高效地进行土地、水资源的利用，减少浪费和污染，实现农业的可持续发展。
人工智能技术在智能农业中的应用与前景
人工智能技术在智能农业中的应用与前景近年来，人工智能技术迅速发展，逐渐应用于各个领域。
其中，智能农业也成为人工智能技术应用的热点之一。
人工智能技术的应用，使得农业生产更加高效、精准和可持续，同时也为农业转型升级提供了重要保障。
本文将就人工智能技术在智能农业中的应用与前景进行探讨。
一、无人机技术在智能农业中的应用随着无人机技术的不断发展和普及，它在智能农业中的应用也在逐渐增加。
无人机可以利用摄像头等传感器，获取土壤水分、植株营养等关键信息。
这些信息可以通过云计算等技术分析处理，为农场主提供精准的作物管理和应对气候变化的决策依据。
同时，无人机还可以精准地进行农业植保喷洒。
通过先进的遥感技术，无人机可以精准控制药剂的喷洒量和区域，降低农药和化肥的使用量，减少环境污染。
二、物联网技术在智能农业中的应用物联网技术也是智能农业中不可或缺的一部分。
利用物联网技术，可以将传感器、执行器、集中控制器、终端设备等连接在一起，形成智能农业生态系统。
通过数据采集和分析，可以实现对土壤、气候、植物等信息的实时监测和分析，从而提高农业生产效率和精准农业水平。
例如，在农业温室的管理中，物联网技术可以对温湿度、二氧化碳、光照等参数进行监测，同时可以自动控制灌溉、通风和施肥等程序。
这样，不仅可以保护农作物健康，同时还能实现节能减排和人力成本的降低。
三、机器视觉技术在智能农业中的应用机器视觉技术是指通过计算图片和视频数据，来实现对物体和场景的自动识别和监测。
在智能农业中，机器视觉技术可以应用于农作物的病虫害检测和识别、果蔬质量检测等方面。
例如，在农作物的病虫害检测和识别中，利用机器视觉技术可以通过识别图片数据来实现快速的病虫害检测和分类，对于病虫害引发的影响实现及时的控制和预防。
而在果蔬质量检测方面，机器视觉技术可以通过识别图像和色彩等方式，实现果蔬的大小、颜色、形状等信息的检测，从而保证果蔬的品质和营养价值。
四、人工智能技术在智能农业中的未来发展前景未来，人工智能技术在智能农业中的应用前景依旧非常广阔。
人工智能在农业领域的应用现状与挑战分析
人工智能在农业领域的应用现状与挑战分析近年来，随着人工智能技术的快速发展，农业领域也逐渐受益于这一先进技术的应用。
人工智能为农业提供了创新解决方案，帮助农民提高产量、优化资源利用、提升农作物质量和保障食品安全。
然而，人工智能在农业领域的应用仍面临一些挑战，需要进一步研究和发展。
一、人工智能在农业领域的应用现状1. 智能农机械：人工智能技术在农机械方面的应用已经取得了重要突破。
自动驾驶拖拉机和收割机的出现，使农业生产过程更加智能化和高效化。
这些智能农机械能够根据土壤质量、作物需求和环境条件自动调整行驶路线和作业方式。
2. 无人机技术：无人机技术结合人工智能，可以快速获取农田的大量信息。
无人机可以实时拍摄农田图像，并通过图像识别算法分析土壤湿度、植被覆盖率、作物状况等信息，帮助农民及时掌握农田情况，进行精确农业管理。
3. 农产品质检：通过人工智能技术，可以对农产品进行快速、准确的检测和分类。
图像识别和机器学习算法可以帮助识别农产品的成熟度、病虫害情况等，提升农产品质量和减少损耗。
4. 智能温室：人工智能技术可以通过精确控制光照、温度、湿度等环境参数，实现智能温室的自动化管理。
智能温室可以根据不同作物的需求，优化生长环境，提高产量和质量。
5. 农业预测与决策：通过整合大数据、气象信息等，结合人工智能算法进行数据分析和模型建立，可以对农作物生长、病虫害发生等进行预测，帮助农民制定科学决策，降低生产风险。
二、人工智能在农业领域的挑战1. 数据收集和隐私保护：农业领域数据的收集面临一些困难，比如农村地区网络覆盖不全、农民对数据共享的担忧等。
另外，农业数据涉及农田、农产品等隐私信息，如何保护数据安全和个人隐私成为重要问题。
2. 技术适应性和普及性：农业领域的人工智能技术需要适应各种农业环境和作物特性。
不同地区、不同农产品之间存在差异，智能系统需要具备良好的适应性和普及性，以满足广大农民的需求。
3. 技术成本和可持续性：人工智能技术的应用需要大量的硬件设备和算法开发投入，这对农民来说可能会面临一定的经济压力。
人工智能技术在三农领域的应用前景展望
人工智能技术在三农领域的应用前景展望人工智能技术在农业领域的应用前景展望随着科技的不断发展和进步，人工智能技术在各个领域的应用也逐渐增多。
在三农领域，人工智能技术的应用也逐渐被重视和探索。
从智能农业到智慧农村，人工智能技术为提高农业生产效率、优化资源配置、改善农民生活带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨人工智能技术在三农领域的应用前景，展望未来的发展方向。
一、智能农业的发展趋势人工智能技术在农业领域的应用主要体现在智能农业领域。
智能农业是指利用先进的信息技术和物联网技术，实现农业生产全过程的信息化、智能化管理。
在智能农业中，人工智能技术可以用于农业机械自动化、作物生长监测、病虫害识别、精准施肥等方面，帮助农民提高生产效率、减少成本、增加收益。
在未来，随着5G、物联网、大数据等技术的不断发展和应用，智能农业将进入一个全新的发展阶段。
智能农业平台将实现设备之间的智能互联，机器学习和深度学习技术将广泛应用于农业生产中，智能化农业决策系统将进一步完善，为农民提供更加智能的种植技术和管理方案。
二、智慧农村的建设方向除了智能农业，人工智能技术在农村发展中的应用也越来越重要。
智慧农村是指利用人工智能技术和大数据技术，为农村居民提供更便捷、高效的生活服务和社会服务。
在智慧农村建设中，人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能教育等方面，提升农村居民生活质量和幸福感。
未来，智慧农村将成为农村现代化建设的重要方向。
在智慧农村建设过程中，需要加强对人工智能技术的研发和推广应用，构建智慧农村平台，整合农村资源，提升农村居民的生活品质和社会服务水平。
三、人工智能技术在扶贫攻坚中的作用在脱贫攻坚和乡村振兴战略实施过程中，人工智能技术也发挥着重要作用。
人工智能技术可以帮助政府和农业部门精准识别贫困户和贫困村，制定精准扶贫方案，提高扶贫效率和精准度。
同时，人工智能技术可以应用于农村产业发展和农产品推广销售，帮助农民增加收入，改善生活。
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2019年9月人工智能在农业发展中的应用与展望霍元森（山西省山西农业大学软件学院，030801）【摘要】农业在国民经济的三种产业中占据着基础的根本地位，是人们得以生存的基础保障。
同时，对于经济社会的稳定与发展也起到了至关重要的作用。
但是，随着人口数量地逐渐增加，耕地面积也在日益减少，并且正在加速推进城市化的建设。
农业在日后的发展都面临着巨大的挑战。
各国都在积极的研究新的技术来摆脱这种困境，通过这种科学技术来达到使农业的质量得到改善的效果。
在这些创新技术中，人工智能是最为基础的，发展也是最为迅速。
本文首先对人工智能和农业结合的情况进行详细的解释说明，之后在深入的分析人工智能对于农业应用产生的效果，最后展望人工智能在农产业领域能够带来的期望值。
【关键词】人工智能；农业发展；应用【中图分类号】S126【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）09-0349-021人工智能与农业融合的基本情况人工智能最早源于21世纪初,并且人工智能在农业领域方面就已经有了相关的摸索。
例如在预测气候环境以及灾难的时候都运用了人工智能识别系统。
人工智能在农业生产中帮助农业生产能够精细化,使得农业生产的质量得到很大改善。
其中大多数的农业企业利用这个技术都是在在分析农作物的生长情况以及环境情况,然后针对这些分析结果建立物理模型分析,为后续农业生产提供了精准地指导。
例如,一些先进的人工智能技术在美国加利福尼亚的两块田地上布置了技术测试床。
将用于全方位立体化地,以测量植物生长情况,如高度,空气湿度含量以及土壤是否肥沃等等十八种数据上传到Infosys信息平台进行技术分析,再将分析的结果反馈到企业的相关系统中去给予相应地指导。
这项技术还可以缓解因为信息不一致而造成的农产品需求供给发生不平衡等问题。
同时,企业还可以通过建立人工智能这种有效系统,来预测农产品未来价格的一个趋势,这样就可以根据这个趋势,有针对性的对产能进行相关的调整,避免因为盲目投产而导致出现不必要的损耗,这样子就能够大大地减少了产能消耗风险,提高了效益。
2人工智能在农业发展中的应用情况2.1人工智能在农业产前阶段的应用在农业生产之前的一个阶段里,农户们可以通过人工智能对土壤的质地水量需求灌溉等方面做出一个大致的具体分析。
这不仅仅帮助生产农作物的农民能够科学地种植农作物,给他们精确地指导。
土壤分析就是将施肥量进行精准控制,选择适合土地栽种的农作物,分析农作物产生的经济效益等工作的基础,是生产前阶段最重要的工作之一。
人工神经网络与人类脑部一些基本功能具有类似的特征。
在此基础上,能够独立自主地利用神经网络技术对土壤进行分类研究,再建立起土壤类别与适合在此土地上栽种的农作物之间的一种关联。
在传统农业中,对于灌溉用水量的使用往往凭借的是多年的经验。
但是却不能根据环境、气候等变化精确调整,对于多种目标灌溉规划的这种问题也是有心而力不足的。
而人工智能技术不仅能够帮助农民实施精准灌溉的问题,保障了农作物用水的需求量。
2.2人工智能在农业产中阶段的应用人工神经网络这项技术,农业机器人这项技术在农业生产进行的阶段是人工智能的主要应用之一。
能够科学地指导农民种植农产品,对温室大棚进行监督管理。
同时不仅使农业现代化得以推进发展,还将农业生产的效率大大得以改善,让农业生产更加自动化、信息化、规范化。
专家系统是指在一门领域中具有一定的权威性,在这个领域中拥有相当数量的专业性知识。
这个系统能够模拟现实中专家的思维,具备像他们一样解决问题的能力。
早在20世纪70年代末期,就有国家就已经研究了农业专家系统。
在20世纪80年代中期的时候,这种农业专家系统已经不再只是单纯地诊断病害虫。
例如,现在应对科学技术的发展趋势,美国、中国等国家也相继开始转型。
开始向有关农业的专家系统进行优化升级,甚至是研发分析农业经济以及生产管理等方面的系统软件。
农业科研人员在运用专家系统的基础上对这个系统加以改进,开发了最新的农业专家系统。
这个新型的农业专家系统能够足不出户地对温室的农产品进行探测,能够精准指导各地区的农民种植农产品,教授他们科学的种植方法。
现如今,由于科学技术的不断进步,农户们也选择用机器人来代替了手工采摘采收农作物,大大地减少了劳动成本和时间成本,还可以提高农民的工作效率。
中国的识别杂草的智能喷雾系统是我国研发的一种农业专家系统,在我国的农业发展中占据着举足轻重的地位。
这个智能系统是根据颜色特征等方面,对杂草进行有效识别。
2.3人工智能在农业产后阶段的应用对于农产品分类,人工智能在这一方面也有自己独到的解决方案。
比如有学者这样一种技术———在图像识别的基础上把番茄进行分类。
这种方法可以智能的区分出番茄表面的缺陷,已知形状大小等特征,通过专业的技术进行分类,同时还采用了BP训练神经网络加以对比。
根据实际的数据显示,如果要提高准确性,采用遗传算法是具有非常明显优势的。
同时还有别的学者提出了图像预处理方法。
这种方法包括了以下几种:分割图像方法,采集边缘方法等多种方式。
同时为了检测水果大小开辟了新思路,采取了当量直径法,对水果表面的缺陷也进行了不同层别的划分。
应着中国社会的日益发展与进步以及科学技术的不断创新,广大消费者在满足的吃饱穿暖的基础上对食品安全提出了更高的要求。
目前,农产品质量的检测方法也在不断地进行测试,选择,研发,同时也将图像识别等科学技术手段几乎都应用在其中。
应对这种方式,选择利用人工嗅觉装置,与人的嗅觉功能在一定程度上具有相似特征,来分析腐烂的农产品所散发的不同的气味。
目前科学家们将彩色计算机里所蕴含的视觉系统进行结合运用,把它作为研究的一种重要工具,再与一些人工智能领域的先进技术相结合,研究出了能够自动论述3492019年9月的将农产品的层别分辨出来。
例如,草莓就是一种非常容易坏的农产品,要是只采用单纯的人工来进行搬运和采摘,那么就会使劳动成本上升,同时还会影响农产品的品质。
于是工程师们就另辟蹊径,针对这种问题,实施研发出能够搬运农产品的高科技机械人手爪。
这种高科技机械手爪经过一系列系统地编排与设计可以搬运程序里所设计好的产品分类,并且最关键的是还不会在农产品上面留下任何不好的痕迹。
同时科学家们为了让机器人手爪能够更精准的进行工作,在原有的基础上还采用了更加灵活以及智能的机器人手爪。
3对人工智能在农业发展中的展望在最近的这几年,人工智能的发展有着突飞猛进,否极泰来的积极态势。
比如现在的语音识别功能等高新技术都在相继大力发展。
利用人工智能的科技化,与大数据的信息化相结合能够有效地帮助人们做出决策,代替人们做反复的工作。
并且,现在物联网技术也在被大力提倡被人们普及利用。
例如,在感知的基础上,在温室大棚里安装的智能传感器可以将通过传感器之间的连接收集到的数据进行整合到一起。
现在所流行的关于存储大数据,合并运行大规模的计算是在依赖于云计算的基础上得以发展,并且云计算的发展空间为它们带来了一定的可能性。
人工智能技术的前景虽然一片光明,可以注入为各项科学发展提供很大的帮助,但其应用的研究也还存在许多不足需要得以改善。
现如今,人工智能扮演着重要的角色。
农业结合人工智能,在其的带领下已经步入了崭新的数字化信息时代,而不是一昧地进行传统手工行业。
农业产业借助了人工智能的技术工具提高了农产品的产量,减少了时间、劳动成本,大大地提高了效率,也是全面实现农业生产现代化重要的一笔。
参考文献[1]王瑜,郑子辉.人工智能技术在农业领域的应用方向及发展路径[J].信息通信技术与政策,2019(06):29-31.[2]张嘏伟.计算机视觉系统在番茄品质识别与分类中的研究[D].保定:河北农业大学,2005.[3]谢静.基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究[D].合肥:安徽农业大学,2011.[4]李洪涛.基于农产品品质检测的专用电子鼻系统的设计与研究[D].杭州:浙江大学,2010.收稿日期：2019-8-2作者简介：霍元森(1997-),男,本科在读。
基于校企合作的应用型独立院校“双师型”师资队伍建设研究刘清雪1，刘影2（1.吉林建筑科技学院，吉林省长春市130114；2.农安卫生职工中等专业学校，吉林省长春市130200）【摘要】应用型本科指以应用型为办学定位，以培养应用型人才为培养目标。
而应用型人才的培养，实现的关键是“双师型”师资队伍的建设，然而什么是“双师型”教师？有人主张“双证书论”，有人认同“双能力论”。
我认为作为应用型独立院校，“双师型”教师应为“双证”与“双能”的结合体，要求教师不但要具备教师的基本素养，还要具有扎实的实践能力。
即能胜任理论教学，又能指导实践，引导学生创新的实践，调动学生的学习激情。
【关键词】应用型独立院校；双师型；师资【中图分类号】G718.5【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）09-0350-021我校“双师型”师资队伍建设现状很好理解“双师型”教师即是指“上得了讲堂下得了工厂”的教师。
“双师型”师资队伍建设又是应用型大学人才培养方案得以实施的重要保障。
我校作为应用型本科,师资队伍建设主要存在以下四个问题:(1)学校的“双师型”教师的界定标准很难确立和执行。
虽然国家有明确的定义,但没有标准的考核体系和评价标准,所以在具体实施过程中,学校往往会将“双师型”教师内涵的理解为更容易量化的“双证书”、“双职称”。
(2)“双师型”教师在各级各类学校总量中占比还很小,作为民办院校,教师的教学压力很大,要远远超过公办院校,虽然学校已积极的与企业联系,分派教师到企业进行顶岗实习,但由于时间短暂,企业也不会将较为重要的工作交给我们。
产教融合的教育模式虽在很多高校得以开展,但尚未得以全面推广,因此,教师通过实际锻炼提高自身专业实践能力得变成一句空谈。
(3)学校虽借助于校企合作来促进“双师型”教师队伍的建设,但基本都是教务处和学院组织的短期集假期培训或网络培训。
短期集中培训只能让教师了解企业生产过程,了解掌握一定的流行的实践技能,但却很难在短时间内做到整体素质的提高,更不用说打造一支专业能力较强的师资队伍了。
“双师型”教师的培养是一个长期的持续的过程,一促而就的培训模式不能满足高职教师的实际需求。
(4)学校对仅有的岗位培训没有明确的评定标准、验收标准,岗位培训专业针对性不强,对评定的“双师型”教师只是口头的认可,没有明确的激励制度,导致教师参与的积极性不论述350。